In dieser Projektarbeit wird ein fiktives IT-Dienstleistungsunternehmen im Großraum Wien behandelt. Als Kerngeschäft gilt der Verkauf von PCs an Privatpersonen. Zusätzlich werden Dienstleistungen wie Support und Hilfestellungen angeboten. Das Unternehmen musste im letzten Jahr starke Umsatzeinbußen hinnehmen, obwohl weder das Produktportfolio verändert noch die Preise erhöht wurden.

Der Grund für die Umsatzeinbußen ist dem Unternehmen also nicht bekannt. Der Autor soll als externer Berater auftreten und auf Basis des CRISP-DM Vorgehensmodell ein Konzept für die Analyse und Lösung des betrieblichen Problems planen. Im Zuge dessen soll zudem festgelegt werden, welche Daten von externen und internen Quellen benötigt werden. Schlussendlich soll ebenfalls dargelegt werden, welche Rolle das Marketing für den Projekterfolg spielen könnte und welche Daten für dieses benötigt werden.

Excerpt

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Aufgabenstellung
1.2 Zielsetzung
2 Konzept auf Basis des CRISP-DM Vorgehensmodells
2.1 Geschäftsbezugsanalyse
2.1.1 Definition gewünschter Projektergebnisse
2.1.2 Bewertung der aktuellen Situation
2.1.3 Beschreibung des Ziels von Data Science
2.1.4 Erstellung des Projektplanes
2.2 Datenexploration
2.2.1 Beschreibung der Grundcharakteristiken der Daten
2.2.2 Beschreibung der statistischen Charakteristiken der Daten
2.2.3 Überprüfung der Datenqualität
2.2.4 Erstellung des Datenqualitätsberichts
2.3 Datenvorbereitung
2.3.1 Bereinigung der Daten
2.3.2 Rekonstruktion fehlender erforderlicher Daten
2.3.3 Integration von Daten aus anderen Quellen
2.3.4 Transformation der Daten
2.4 Modellierung
2.4.1 Erstellung des Testplans
2.4.2 Erstellung des Datenmodells
2.4.3 Bewertung des Datenmodells
2.5 Evaluierung
2.5.1 Evaluierung des Gesamtprozesses
2.5.2 Festlegung der nächsten Schritte
2.6 Bereitstellung
2.6.1 Überwachung und Kontrolle der Bereitstellung
2.6.2 Erstellung eines Abschlussberichts
2.6.3 Bewertung der Projektdurchführung
3 Rolle des Marketings für den Projekterfolg

Zielsetzung und Themenschwerpunkte

Ziel dieser Arbeit ist die Planung eines Data-Science-Projekts für ein fiktives IT-Unternehmen in Wien, welches unter Umsatzeinbrüchen leidet. Dabei wird das CRISP-DM-Modell angewendet, um ein umfassendes Konzept zu erstellen. Der Fokus liegt auf der Vollständigkeit und Plausibilität des Plans, inklusive der benötigten Datenquellen und der Rolle des Marketings.

Anwendung des CRISP-DM-Modells zur Projektplanung
Identifizierung der Ursachen für Umsatzeinbrüche
Definition notwendiger Datenquellen (intern und extern)
Planung der Datenanalyse und -modellierung
Bedeutung des Marketings für den Projekterfolg

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Diese Einleitung beschreibt den Rahmen der Projektarbeit: die Planung eines Data-Science-Projekts unter Verwendung des CRISP-DM-Modells. Es wird die Aufgabe definiert, ein Konzept für die Analyse und Lösung eines betrieblichen Problems eines fiktiven IT-Dienstleisters zu erstellen, der mit unerklärlichen Umsatzrückgängen zu kämpfen hat. Die Notwendigkeit externer Datenquellen und die Rolle des Marketings werden bereits in dieser frühen Phase angesprochen.

2 Konzept auf Basis des CRISP-DM Vorgehensmodells: Dieses Kapitel bildet den Kern der Arbeit und beschreibt die Anwendung des CRISP-DM-Modells auf das Problem des IT-Unternehmens. Es gliedert sich in die Phasen der Geschäftsbezugsanalyse (Definition des Problems, Zielsetzung und Projektplanung), Datenexploration (Beschreibung und Qualitätsprüfung der Daten), Datenvorbereitung (Bereinigung, Rekonstruktion und Transformation der Daten), Modellierung (Erstellung und Bewertung des Datenmodells), Evaluierung (Bewertung des Gesamtprozesses und Festlegung weiterer Schritte) und Bereitstellung (Überwachung, Abschlussbericht und Bewertung der Projektdurchführung). Jeder Schritt des CRISP-DM-Modells wird detailliert geplant und seine Bedeutung für die Lösung des Problems wird herausgestellt.

3 Rolle des Marketings für den Projekterfolg: Dieses Kapitel untersucht den Einfluss des Marketings auf den Erfolg des Data-Science-Projekts. Es wird analysiert, wie marketingrelevante Daten den Erfolg der Maßnahmen beeinflussen können und welche Daten für eine effektive Marketingstrategie notwendig sind. Dabei wird der Zusammenhang zwischen den Erkenntnissen aus der Datenanalyse und der Entwicklung einer zielgerichteten Marketingstrategie hergestellt. Die Bedeutung einer proaktiven Marketingstrategie zur Vermeidung zukünftiger Umsatzrückgänge wird hervorgehoben.

Schlüsselwörter

Data Science, CRISP-DM, Projektplanung, Datenanalyse, Datenmodellierung, Geschäftsprozessanalyse, Marketing, Umsatzanalyse, Datenqualität, IT-Dienstleistung, Wien.

Häufig gestellte Fragen (FAQ) zur Data-Science-Projektplanung

Was ist das Thema dieser Arbeit?

Diese Arbeit plant ein Data-Science-Projekt für ein fiktives IT-Unternehmen in Wien, das unter Umsatzeinbrüchen leidet. Es wird das CRISP-DM-Modell verwendet, um ein umfassendes Konzept zu erstellen. Der Fokus liegt auf der Vollständigkeit und Plausibilität des Plans, inklusive der benötigten Datenquellen und der Rolle des Marketings.

Welches Modell wird zur Projektplanung angewendet?

Das CRISP-DM-Modell (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) dient als Rahmen für die Projektplanung. Dieses Modell strukturiert den Prozess in sechs Phasen: Geschäftsverständnis, Datenverständnis, Datenvorbereitung, Modellierung, Auswertung und Bereitstellung.

Welche Phasen umfasst das CRISP-DM-Modell in dieser Arbeit?

Die Arbeit beschreibt detailliert jede Phase des CRISP-DM-Modells im Kontext des IT-Unternehmens. Dies beinhaltet die Geschäftsbezugsanalyse (Problemdefinition, Zielsetzung, Projektplanung), die Datenexploration (Beschreibung und Qualitätsprüfung), die Datenvorbereitung (Bereinigung, Rekonstruktion, Transformation), die Modellierung (Datenmodellerstellung und -bewertung), die Evaluierung (Gesamtprozessbewertung, Festlegung weiterer Schritte) und die Bereitstellung (Überwachung, Abschlussbericht, Projektbewertung).

Welche Ziele verfolgt das Projekt?

Das Hauptziel ist die Erstellung eines vollständigen und plausiblen Plans für ein Data-Science-Projekt zur Identifizierung der Ursachen für die Umsatzeinbrüche des IT-Unternehmens. Dabei sollen notwendige Datenquellen (intern und extern) definiert und die Datenanalyse sowie -modellierung geplant werden. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Untersuchung der Bedeutung des Marketings für den Projekterfolg.

Welche Datenquellen werden berücksichtigt?

Die Arbeit plant die Nutzung interner und externer Datenquellen. Die spezifischen Datenquellen werden im Detail innerhalb der einzelnen CRISP-DM-Phasen definiert und deren Relevanz für die Analyse der Umsatzeinbrüche bewertet.

Welche Rolle spielt das Marketing im Projekt?

Ein eigenes Kapitel untersucht den Einfluss des Marketings auf den Projekterfolg. Es wird analysiert, wie marketingrelevante Daten die Maßnahmen beeinflussen und welche Daten für eine effektive Marketingstrategie notwendig sind. Der Zusammenhang zwischen den Datenanalyseergebnissen und der Entwicklung einer zielgerichteten Marketingstrategie wird hergestellt.

Wie wird die Datenqualität sichergestellt?

Die Datenqualitätsprüfung ist ein wichtiger Bestandteil der Datenexplorationsphase. Es wird ein Datenqualitätsbericht erstellt, der die Güte der Daten bewertet und notwendige Reinigungs- und Transformationsmaßnahmen identifiziert.

Wie wird das Projekt evaluiert?

Die Evaluierungsphase bewertet den gesamten Prozess und legt weitere Schritte fest. Ein Abschlussbericht dokumentiert die Projektdurchführung und -ergebnisse.

Welche Schlüsselwörter beschreiben die Arbeit?